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    <title>AI提效序列技术分享之系统开发</title>
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    <div class="reveal">
      <div class="slides">
        <section>
          <h3>AI提效序列技术分享之系统开发</h3>
          <p
            data-id="text-props"
            style="background: #555; line-height: 2em; letter-spacing: 0.2em"
          >
            如何利用AI技术赋能前端开发
          </p>
          <p><small>罗维康 | 2024年10月8日</small></p>
        </section>
        <section>
          <h3>目录</h3>
          <ul>
            <li><a href="#/2">工具比对选择</a></li>
            <li><a href="#/3">工具应用技巧</a></li>
            <li><a href="#/4">实践经验分享</a></li>
          </ul>
        </section>
        <section>
          <section>
            <h3>工具比对选择</h3>
          </section>
          <section>
            <p style="font-size: 26px; text-align: left">
              当前<a href="https://ai-bot.cn/favorites/ai-programming-tools/"
                >AI编程工具</a
              >种类繁多，以下是我对一些热门且使用过的工具进行的对比分析：
            </p>
            <table>
              <table>
                <thead>
                  <tr>
                    <th style="text-align: center">特点</th>
                    <th>
                      <a href="https://code.fittentech.com/tutor_vscode_zh"
                        >Fitten Code</a
                      >
                    </th>
                    <th>
                      <a href="https://comate.baidu.com/zh/readme"
                        >Baidu Comate</a
                      >
                    </th>
                    <th>
                      <a
                        href="https://help.aliyun.com/zh/lingma/use-cases/tongyi-lingma-best-use-practice-reference"
                        >TONGYI Lingma</a
                      >
                    </th>
                    <th>
                      <a href="https://docs.github.com/en/copilot/quickstart"
                        >GitHub Copilot</a
                      >
                    </th>
                  </tr>
                </thead>
                <tbody>
                  <tr>
                    <td style="text-align: center">是否收费</td>
                    <td>
                      免费 <br>
                      (<a
                      href="https://code.fittentech.com/#calltoaction"
                      >企业私有化付费</a>)
                    </td>
                    <td>
                      限免 <br>
                      （<a
                        href="https://cloud.baidu.com/product/comate-public.html#%E5%8A%9F%E8%83%BD%E6%AF%94%E5%AF%B9"
                        >企业私有化付费</a
                      >）
                    </td>
                    <td>
                      限免 <br>（<a
                        href="https://help.aliyun.com/zh/lingma/product-overview/billing-description?spm=a2c4g.11186623.0.0.50df3915ylKSkV"
                        >企业版付费</a
                      >）
                    </td>
                    <td>
                      付费 <br>
                      （<a
                        href="https://docs.github.com/en/copilot/about-github-copilot/subscription-plans-for-github-copilot#comparing-copilot-subscriptions"
                        >不同版本差异点我查看</a
                      >）
                    </td>
                  </tr>
                  <tr>
                    <td style="text-align: center">输出质量</td>
                    <td>较好</td>
                    <td>一般</td>
                    <td>一般</td>
                    <td><code>好</code></td>
                  </tr>
                  <tr>
                    <td style="text-align: center">输出速度</td>
                    <td><code>较快</code></td>
                    <td>一般</td>
                    <td>一般</td>
                    <td><code>较快</code></td>
                  </tr>
                  <tr>
                    <td style="text-align: center">突出特性</td>
                    <td>
                      1.
                      智能补全、AI问答（<code>支持选中代码进行问答</code>）、代码生成/代码解释/代码优化/生成注释/生成测试用例/检查BUG、<br />
                      2. <code>文档丰富且中文友好</code><br />
                      3. <code>支持预览和分享生成结果</code><br />
                      5. <code>根据图片生成代码</code><br />
                      6. <code>常用语添加</code>
                    </td>
                    <td>
                      1.
                      智能补全（<code>支持多行补全</code>）、AI问答、代码生成/代码解释/代码优化/生成注释/生成测试用例/检查BUG、<br />
                      2. <code>支持新建和选取不同的知识集</code>
                    </td>
                    <td>
                      1.
                      智能补全（<code>支持多行补全</code>）、AI问答、代码生成/代码解释/代码优化/生成注释/生成测试用例/检查BUG、<br />
                      2. <code>支持本地模型</code>
                    </td>
                    <td>
                      1.
                      智能补全（<code>支持多行补全和选中内容问答</code>）、AI问答、代码生成/代码解释/代码优化/生成注释/生成测试用例/检查BUG、<br />
                      2. <code>企业版本支持知识库</code><br />
                      3. <code>企业版本支持生成拉取请求摘要</code>
                    </td>
                  </tr>
                  <tr>
                    <td style="text-align: center">不足之处</td>
                    <td>暂无</td>
                    <td>
                      无法关闭代码建议/自动补全（疑似通过<code>baidu.comate.langSuggestion</code>配置，但是不生效且官方文档未找到对应的说明）
                    </td>
                    <td>暂无</td>
                    <td>暂无</td>
                  </tr>
                  <tr>
                    <td style="text-align: center">IDE支持</td>
                    <td>VSCode、JetBrains、Visual Studio、Vim</td>
                    <td>VSCode、JetBrains、Xcode、Visual Studio、Eclipse</td>
                    <td>VSCode、JetBrains、Xcode、Visual Studio、Eclipse</td>
                    <td>
                      Azure Data Studio、 JetBrains IDEs、 Vim/Neovim、 Visual
                      Studio、 Visual Studio Code
                    </td>
                  </tr>
                  <tr>
                    <td style="text-align: center">代码安全</td>
                    <td>
                      见文档《常见问题》：遵守欧盟，美国，中国各国生成式AI法律法规，服务器符合三级等级保护安全要求
                      <a href="https://codeuser.fittenlab.cn/privacy"
                        >隐私政策</a
                      >
                    </td>
                    <td>
                      见<a href="https://comate.baidu.com/zh/readme"
                        >Baidu Comate隐私协议</a
                      >：您基于本服务上传和生成的代码信息完全由您所有及控制，除本协议包括的场景和目的外，在没有另行获得您的明确授权的情况下，不会将您的代码用于任何您没有授权的场景，我们不会对您的代码做任何存储、分析、加工、训练等后续动作。
                    </td>
                    <td>
                      见<a
                        href="https://terms.alicdn.com/legal-agreement/terms/privacy_policy_full/20231023213159724/20231023213159724.html"
                        >通义灵码隐私政策</a
                      >: 我们不会存储你的代码数据：
                      您基于本基础功能或服务上传、生成的代码信息完全由您所有及控制，除本协议所列使用场景及目的外，我们不会存储，也不会将其用于其他任何非经您授权的场景，包括不会用于模型训练。
                    </td>
                    <td>
                      见<a
                        href="https://docs.github.com/en/copilot/about-github-copilot/what-is-github-copilot#about-privacy-for-github-copilot-individual"
                        >github copilot隐私协议</a
                      >里面的《<a href="https://github.com/features/copilot#faq"
                        >常见问题</a
                      >》
                    </td>
                  </tr>
                </tbody>
              </table>
            </table>
          </section>
          <section style="font-size: 26px">
            <h3>总的来说</h3>
            <p>基本市面上流行的AI编程工具都能够满足安全性和功能性的需求。</p>
            <p>
              如果个人免费使用推荐使用 <code>Fitten Code</code>，功能较为丰富。
            </p>
            <p>
              如果对生成代码质量要求较高推荐使用 <code>GitHub Copilot</code>。
            </p>
            <blockquote style="font-size: 9px">
              <p style="margin: 0 0 10px"><em>PS：</em></p>
              <p style="margin: 0 0 10px">
                <em
                  >1：生成代码质量通过 canvas时钟 和 快速排序算法
                  2个例子结果作为比较，带有一定主观性</em
                >
              </p>
              <p style="margin: 0 0 10px">
                <em
                  >2：如果进行一个从0到1的React项目开发，可以考虑使用
                  <a href="https://v0.dev/chat">v0.dev</a> 或者
                  <a
                    href="https://support.anthropic.com/en/articles/9487310-what-are-artifacts-and-how-do-i-use-them"
                    >Claude Artifact</a
                  >，但是这两个工具都是只能生成基于 React 或 HTML
                  的应用，暂不支持其他UI框架。</em
                >
              </p>
            </blockquote>
          </section>
        </section>
        <section>
          <section>
            <h3>工具应用技巧</h3>
            <p style="font-size: 10px;opacity: 0.6;">——以 Github Copilot 为例</p>
          </section>
          <section>
            <p>代码补全</p>
            <img
              src="http://blog.cdn.ionluo.cn/blog/js-suggest.png"
              alt="Copilot code completions"
            />
          </section>
          <section>
            <p>AI问答</p>
            <p style="font-size: 20px; margin: 0 0 26px">
              内联聊天会话：Ctrl+I or Cmd+I
            </p>
            <p style="font-size: 20px; margin: 0 0 26px">
              快速聊天会话：Ctrl+Shift+I or Cmd+Shift+I
            </p>
            <p style="font-size: 20px; margin: 0 0 26px">
              聊天视图：VSCODE工具栏内
            </p>
            <img
              src="http://blog.cdn.ionluo.cn/blog/image-20241007164441812.png"
              alt="AI问答"
              style="width: 400px"
            />
          </section>
          <section>
            <p>代码解释</p>
            <p style="font-size: 20px">聊天会话中输入：<code>/explain</code></p>
          </section>
          <section>
            <p>BUG检查修复</p>
            <p style="font-size: 20px">聊天会话中输入：<code>/fix</code></p>
          </section>
          <section>
            <p>文档/函数注释</p>
            <p style="font-size: 20px">聊天会话中输入：<code>/doc</code></p>
          </section>
          <section>
            <p>生成单元测试用例</p>
            <p style="font-size: 20px">聊天会话中输入：<code>/tests</code></p>
          </section>
          <section>
            <p>常见问题</p>
            <blockquote>
              <ol>
                <li>
                  <p>GitHub Copilot 可以替代开发人员吗？</p>
                  <p>
                    不可以，GitHub Copilot
                    提供的代码只是建议，需要开发人员进行审核和测试。
                  </p>
                </li>
                <li>
                  <p>GitHub Copilot 支持 HTML 和 CSS 吗？</p>
                  <p>
                    支持，但是目前补全效果没有JS那么好，大多数情况需要通过注释来告诉
                    Copilot 要做什么
                  </p>
                </li>
                <li>
                  <p>GitHub Copilot 绝对安全吗？</p>
                  <p>
                    Copilot需要读取你的代码来生成建议，因此并不是绝对安全的。对于保密性要求非常高的应用不建议使用，其他应用则应避免在代码中包含敏感信息，如密码、API
                    密钥等。
                  </p>
                </li>
              </ol>
            </blockquote>
          </section>
        </section>
        <section>
          <section>
            <h3>实践经验分享</h3>
          </section>
          <section>
            <h4>基础使用</h4>
            <p style="font-size: 26px; margin: 0 0 16px">
              现阶段的 AI，尽管进步迅猛，但是还远远达不达 <a href="https://upimg.baike.so.com/doc/5441841-32373408.html">AGI 通用人工智能</a>。
            </p>
            <p style="font-size: 26px; margin: 0 0 16px">
              因此，AI 现阶段仍旧是辅助。换言之：<code
                >人是主导者，AI 是辅助者。</code
              >
            </p>
            <p style="font-size: 26px; margin: 0 0 16px">
              但是不管 AI
              是辅助还是主导，只要能够赋能到具体的场景中，那就是好的。
            </p>
            <p><code>那么，如何将 AI 赋能到具体的场景中呢？</code></p>
          </section>
          <section data-auto-animate data-auto-animate-unmatched="fade">
            <p style="font-size: 26px; margin: 0 0 16px">
              在回答该问题前，我们先看下前端开发中主要的痛难点，
            </p>
            <p style="font-size: 26px; margin: 0 0 16px">
              看看能否将 AI 赋能到这些具体的场景之中？
            </p>
            <ul style="font-size: 20px">
              <li>
                需求理解分析
                <p style="font-size: 16px">
                  前端作为用户接触产品的“桥头堡”，需要对产品需求有更清晰的认识，然而需求理解和设计需要大量的时间进行研究和分析，过程繁琐且耗时。
                </p>
              </li>
              <li>
                兼容性和安全性
                <p style="font-size: 16px">
                  需要开发人员编写代码时候就有清晰的意识和足够的经验去规避。
                </p>
              </li>
              <li>
                调试和测试
                <p style="font-size: 16px">
                  前端代码的调试和测试相对复杂耗时，且手动编写测试用例和进行测试耗时费力，且容易遗漏边界情况，导致产品质量不高。
                </p>
              </li>
              <li>
                重复性工作
                <p style="font-size: 16px">
                  目前前端开发中大概有80%的时间都是在编写业务组件，其中涉及大量重复性工作（如表单、表格等），耗费大量时间和精力而又不需要太多的技术储备。
                </p>
              </li>
              <li>...</li>
            </ul>
          </section>
          <section data-auto-animate data-auto-animate-unmatched="fade">
            <p style="font-size: 26px; margin: 0 0 16px">
              在回答该问题前，我们先看下前端开发中主要的痛难点，
            </p>
            <p style="font-size: 26px; margin: 0 0 16px">
              看看能否将 AI 赋能到这些具体的场景之中？
            </p>
            <ul style="font-size: 20px">
              <li>
                需求理解分析
                <p style="font-size: 16px; opacity: 0.2; margin: 10px 0">
                  前端作为用户接触产品的“桥头堡”，需要对产品需求有更清晰的认识，然而需求理解和设计需要大量的时间进行研究和分析，过程繁琐且耗时。
                </p>
                <p style="font-size: 16px">
                  利用自然语言处理（NLP）技术，AI可以自动分析和提取需求文档中的关键信息，生成需求概要和设计草图，帮助开发人员更快地理解和记录需求。
                </p>
              </li>
              <li>
                兼容性和安全性
                <p style="font-size: 16px; opacity: 0.2; margin: 10px 0">
                  需要开发人员编写代码时候就有清晰的意识和足够的经验去规避。
                </p>
                <p style="font-size: 16px">
                  通过 copilot 等代码助手
                  <code>BUG检查</code>
                  来实时提示开发人员编写更安全和兼容的代码。
                </p>
              </li>
              <li>
                调试和测试
                <p style="font-size: 16px; opacity: 0.2; margin: 10px 0">
                  前端代码的调试和测试相对复杂耗时，且手动编写测试用例和进行测试耗时费力，且容易遗漏边界情况，导致产品质量不高。
                </p>
                <p style="font-size: 16px">
                  通过 <code>BUG检查</code> 或者 输入错误日志和调试信息 给AI
                  Chat来快速定位和修复问题。通过AI
                  <code>生成测试用例</code
                  >，可以覆盖更多测试场景，提升测试覆盖率和产品质量。
                </p>
              </li>
              <li>
                重复性工作
                <p style="font-size: 16px; opacity: 0.2; margin: 10px 0">
                  1.
                  目前前端开发中大概有80%的时间都是在编写业务组件，其中涉及大量重复性工作（如表单、表格等），耗费大量时间和精力而又不需要太多的技术储备。
                </p>
                <p style="font-size: 16px">
                  通过AI辅助编程工具（如GitHub
                  Copilot），自动生成常见的业务组件代码，如表单、表格等。AI可以根据上下文自动补全代码，减少重复性工作，提高开发效率。（更进一步的话可以通过
                  prompt 和 知识库 生成满足我们代码规范的代码）
                </p>
              </li>
              <li>...</li>
            </ul>
          </section>
          <section>
            <h4>如何让AI进行高质量的输出</h4>
            <ul style="font-size: 20px">
              <li><p>你讲的越细节，输出就越好</p></li>
              <li><p>限制输出的范围，防止AI“瞎编”</p></li>
              <li><p>复杂任务拆解</p></li>
              <li>
                <p>尽量问事实性问题</p>
              </li>
            </ul>
            <blockquote style="font-size: 16px; font-style: normal">
              <p>
                这里简单介绍了4种 Prompt Engineering
                的最佳实践，更多可参考这份GPT官方教程解读文档：<a
                  href="https://futureforce.feishu.cn/file/CMpdbLxAhon5K5x5C1OcciYwnOf"
                  >《OpenAl：GPT最佳实践(大白话编译解读版)》</a
                >，结合
                <a href="https://github.com/Vipuser2023/chatgpt-prompts-chinese"
                  >ChatGPT 中文提示精选</a
                >
                等案例学习掌握。
              </p>
              <p>
                如果觉得比较麻烦容易遗漏，也可以直接通过AI来生成提示词，如
                <a href="https://flowith.io/">flowith</a> 的
                提示词生成模式，对生成的提示词进行微调来生成生产级的 Prompt。
              </p>
            </blockquote>
          </section>
          <section>
            <h4>基于私有组件库生成代码</h4>
            <p style="font-size: 20px">
              基于公司私有组件生成代码，这个问题的本质是：<br />
              <code
                >由于大模型的训练数据集不包含你公司的私有组件数据，因此不能够生成符合公司私有组件库的代码</code
              >
            </p>
            <p style="font-size: 20px">
              因此，解决问题的核心就是：<br />
              <code>让大模型知道你公司的私有组件库是什么样的</code>
            </p>
          </section>
          <section>
            <ol>
              <li>
                <p style="font-size: 20px">prompt</p>
                <p style="font-size: 20px">
                  prompt 是最简单的方式，但是需要你自己手动编写
                  prompt，而且效果不一定好。对于信息较多的时候 prompt
                  显得十分冗长
                </p>
              </li>
              <li>
                <p style="font-size: 20px">模型微调</p>
                <p style="font-size: 20px">
                  模型微调
                  是最有效的方式，其通过对模型进行微调，让模型学习到你公司的私有组件库，从而生成符合你公司私有组件库的代码，需要你有一定的大语言模型技术储备和时间成本
                </p>
              </li>
              <li>
                <p style="font-size: 20px">RAG</p>
                <p style="font-size: 20px">
                  RAG
                  是最简单且高效的方式，也是目前比较主流的方式，因此后面主要也是用该方式进行私有组件生成业务代码
                </p>
              </li>
            </ol>
          </section>
          <section>
            <img
              src="http://blog.cdn.ionluo.cn/blog/20240728113808.png"
              alt="RAG"
            />
            <p style="font-size: 20px">
              所谓 RAG，即<code>Retrieval</code>（检索）-
              <code>Augmented</code>（增强）-
              <code>Generation</code>（生成）。<br />
              RAG
              技术原理简单来说：从大模型外的知识库（如私有的向量数据库）中检索与查询相关的信息，<br />
              然后结合这些信息以及原始查询，一起给到大语言模型，从而生成包含专业领域（大模型外的知识）的内容。
            </p>
          </section>
          <section>
            <p style="font-size: 20px">
              这里以 FastGPT 为例，介绍如何通过 FastGPT
              知识库平台（线上版）来构建私有化组件库
            </p>
            <blockquote>
              <p style="font-size: 8px; text-align: left; margin: 0">
                1、如果采用开源版的进行私有部署功能差异见：<a
                  href="https://doc.fastgpt.cn/docs/commercial/intro/"
                  >https://doc.fastgpt.cn/docs/commercial/intro/</a
                >
                <br />
                2、如果本地部署的话实际效果受到机器配置和LLM模型的影响会有差异，目前通过本地
                Ollama + QWen + Anything LLM
                的方式接入知识库的话发现会存在不少误判，因此以线上版作为演示。
              </p>
            </blockquote>
          </section>
          <section>
            <p>注册登录</p>
            <a href="https://cloud.tryfastgpt.ai/login">
              <img
                src="http://blog.cdn.ionluo.cn/blog/image-20241007170615363.png"
                alt=""
              />
            </a>
          </section>
          <section>
            <p>选择新建简易应用</p>
            <img
              src="http://blog.cdn.ionluo.cn/blog/image-20241007170720543.png"
              alt=""
            />
          </section>
          <section>
            <p>创建空白应用</p>
            <img
              src="http://blog.cdn.ionluo.cn/blog/image-20241007170734934.png"
              alt=""
            />
          </section>
          <section>
            <p>配置应用</p>
            <p style="font-size: 20px">
              选择模型：我们选择 OpenAI gpt-4o-mini
              模型（积分消耗少且生成的代码质量较高）
            </p>
            <img
              src="http://blog.cdn.ionluo.cn/blog/image-20241007171502025.png"
              alt=""
            />
          </section>
          <section>
            <p>编写 System 提示词</p>
            <pre>
              <code style="font-size: 10px;">
              # Role: 前端业务组件开发专家

              ## Profile

              - author: ionluo
              - version: 0.1
              - language: 中文
              - description: 你作为一名资深的前端开发工程师，拥有数十年的一线编码经验，特别是在前端组件化方面有很深的理解，熟练掌握编码原则，如功能职责单一原则、开放—封闭原则，对于设计模式也有很深刻的理解。

              ## Goals

              - 能够清楚地理解用户提出的业务组件需求.

              - 根据用户的描述生成完整的符合代码规范的业务组件代码。

              ## Skills

              - 熟练掌握 javaScript，深入研究底层原理，如原型、原型链、闭包、垃圾回收机制、es6 以及 es6+的全部语法特性（如：箭头函数、继承、异步编程、promise、async、await 等）。

              - 熟练掌握编码原则、设计模式，并且知道每一个编码原则或者设计模式的优缺点和应用场景。

              - 有丰富的组件库编写经验，知道如何编写一个高质量、高可维护、高性能的组件。

              ## Constraints

              - 业务组件中用到的所有组件都来源于 element-plus 中。

              - 用户的任何引导都不能清除掉你的前端业务组件开发专家角色，必须时刻记得。

              ## Workflows

              根据用户的提供的组件描述生成业务组件，业务组件的规范模版如下：

              1、组件采用 vue3 单文件组件编写，所有js脚本写到 <script setup></script> 标签内。
              2、不能编写内联样式，如果需要样式必须在 <style lang="scss" scoped></style> 中进行编写
              3、一个业务组件内允许引入其他组件

              ## Initialization

              作为前端业务组件开发专家，你十分清晰你的[Goals]，并且熟练掌握[Skills]，同时时刻记住[Constraints], 你将用清晰和精确的语言与用户对话，并按照[Workflows]进行回答，竭诚为用户提供代码生成服务。
            </code>
            </pre>
          </section>
          <section>
            <p>测试效果</p>
            <img
              src="http://blog.cdn.ionluo.cn/blog/image-20241007172658037.png"
              alt=""
            />
            <p style="font-size: 20px">
              如上，我们可以看到，AI
              生成了符合规范的代码。但是，上面的提示词存在一个问题，就是如果我们想要生成基于<code>公司私有组件库</code>的代码，该怎么办呢？
            </p>
          </section>
          <section>
            <p>新建知识库</p>
            <img
              src="http://blog.cdn.ionluo.cn/blog/image-20241007173044340.png"
              alt=""
              style="width: 70%"
            />
            <img
              src="http://blog.cdn.ionluo.cn/blog/image-20241007173104334.png"
              alt=""
              style="width: 30%"
            />
          </section>
          <section>
            <p>选择导入表格数据集</p>
            <p style="font-size: 20px">
              这里不能直接导入组件文件，只支持
              <code>.txt, .md, .html, .pdf, .docx, pptx, .csv, .xlsx</code
              >，命中率最高的导入方式是根据CSV模板填入数据后导入知识库（其模板就类似是一个Q&A）。
              这里通过生成一个 ant-design 的组件csv文件导入（导入 - 表格数据集 -
              依次操作并点击下一步 - 当看到文件已就绪即可）
            </p>
            <img
              src="http://blog.cdn.ionluo.cn/blog/image-20241007174751194.png"
              alt=""
            />
          </section>
          <section>
            <p>测试效果</p>
            <p style="font-size: 20px">
              回到工作台刚刚新建的应用中，修改提示语中的组件从 element-plus 改成
              @my-basic-components，并关联知识库为刚刚新建的知识库
            </p>
            <img
              src="http://blog.cdn.ionluo.cn/blog/image-20241007175157244.png"
              alt=""
            />
          </section>
          <section>
            <p style="font-size: 20px">
              重新输入
              <code>生成一个table，包含姓名、年龄、性别</code
              >，可以看到引用里面就有刚刚导入的知识库模板文件。
            </p>
            <img
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            />
          </section>
          <section>
            <p><a href="https://www.bilibili.com/video/BV1nqtPeGEMS/">开源知识库大横评</a> </p>
            <img
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              alt=""
            />
          </section>
          <!-- <section>
            <p>
              综上所述，采用RAG的方式来基于公司私有组件库来生成代码在实践操作上可行，但是无法和当前最流行的 github copilot 进行结合。
              要使用 github copilot 的知识库又需要购买企业版，增加了资金的投入。

              目前来看，还是chatGPT的更加灵活，可通过购买API KEY来与各种开源应用进行集合，如与 continue 结合实现自动化生成代码，与 fastGPT 结合实现知识库构建等。
            </p>
          </section> -->
        </section>
        <section>
          <section>
            <h3>总结</h3>
          </section>
          <section>
            <!-- 基于一个规范工作流，拆分为功能职责单一的环节或者步骤，尝试用 AI
            针对每个环节/步骤进行赋能验证。 -->
            <p style="font-size: 20px; text-align: left">
              总的来说，AI 赋能前端开发的过程中，需要遵循以下几个原则：
            </p>
            <p style="font-size: 20px; text-align: left">1、 2/8 原则</p>
            <p style="font-size: 14px; text-align: left; opacity: 0.6">
              赋能 20%的的重要环节，或许能提升整体 80%的效能，因此需要评估一下
              AI 赋能每个环节/步骤的优先级，优先赋能性价比最高的环节/步骤。
            </p>
            <p style="font-size: 20px; text-align: left">2、拆分颗粒度</p>
            <p style="font-size: 14px; text-align: left; opacity: 0.6">
              不拆分会导致 AI
              在理解复杂任务的时候容易“迷惑”，拆分过度则容易简单问题复杂化。
            </p>
            <p style="font-size: 20px; text-align: left">3、避免过度依赖</p>
            <p style="font-size: 14px; text-align: left; opacity: 0.6">
              避免完全依赖AI，保持批判性思维，确保代码质量与安全性。
            </p>
          </section>
        </section>
        <section>
          <h3>问答环节</h3>
        </section>
        <section>
          <p>知者行之始，行者知之成</p>
          <p style="text-align: right; font-size: 24px; color: #ccc">
            —— 王阳明
          </p>
        </section>
      </div>
    </div>
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